OpenCV之图像金字塔与图像融合（Python）

最新推荐文章于 2025-06-22 16:08:51 发布

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#OpenCV

本文介绍了OpenCV中的图像金字塔概念，包括高斯金字塔的构建过程和拉普拉斯金字塔的计算方法。通过拉普拉斯金字塔进行图像的重构和融合，展示了如何在Python中实现这一过程。图像融合应用中，通过比较直接融合与拉普拉斯金字塔融合的效果，强调了后者在无缝连接方面的优势。

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图像金字塔

参考的博文：https://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4193208.html
最近在学习OpenCV中图像特征描述算法（SIFT,SURF,ORB等）。其中涉及了图像金字塔的内容，在参考了很多博文之后，在这里记录下自己对图像金字塔以及图像融合浅显的认识。
1. 高斯金字塔
　　高斯金字塔是最基本的图像塔。首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层，这里可以将原图像进行处理最好处理成2的n次方，便于处理），利用高斯核（55）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层图像G1，将此图像作为输入，重复卷积和下采样操作得到更上一层图像，上一层图像是下一层图像的1/4 。反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。换句话说就是：高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中行和列按照相应规则去除而得到的。
**高斯金字塔的构建过程为：**假设高斯金字塔的第L层图像为Gl：
式中N为高斯金字塔顶层层号，Rl和Cl分别为高斯金字塔第l层的行数和列数W（m，n）是一个二维可分离的55窗口函数，表达式为：
　　由G0，G1，，，GN，就构成了一个高斯金字塔，其中G0为高斯金字塔的底层（与原图像相同）GN为金字塔的顶层。由此可见高斯金字塔的当前层图像就是对其前一层图像首先进行高斯低通滤波，然后再进行隔行和隔列的降2采样而生成的。前一层图像大小依次为当前层图像大小的4倍。经过这样连续操作后，我们就会的到下图所示的一个分辨率不断下降的图像金字塔。（这个过程也类似于肉眼由进到远观看一幅图的清晰度过程）

OpenCV中提供了生成高斯金字塔的函数 pyrDown(src, dst=None